Palo Alto, Californie – 17 septembre 2025; Biostate IA, une entreprise accélérant la recherche biologique par le biais de modèles d'IA innovants, a annoncé aujourd'hui le lancement de K-dense bêta, un système de recherche complet d'IA multi-agents qui peut comprimer des cycles de recherche de années à quelques jours, tout en éliminant les hallucinations qui affligent les modèles d'IA génératifs. Dans les tests, K-dense a fait une percée scientifique dans la recherche sur la longévité, qui sera publiée dans une revue évaluée par les pairs cette année.
K-dense représente un passage des outils d'IA qui gèrent les tâches isolées à un système qui mène des cycles de recherche complets. Le système coordonne des agents spécialisés qui planifier des expériences, examiner la littérature, concevoir des analyses, exécuter du code dans des bacs de sable sécurisés et générer des rapports prêts pour la publication. Le système élimine les hallucinations en opérant comme une équipe de réviseurs scientifiques indépendants, avec des agents traversant les références contre les bases de données externes, l'ajout de boucles de rétroaction pour améliorer la précision et la traçabilité complète et l'auditabilité de chaque décision et action.
« Il y a une crise de la science en ce moment, où nous avons trop de données et pas assez de ressources pour l'évaluer », a déclaré Ashwin Gopinath, co-fondateur et directeur de la technologie de Biostate AI. «Nous avons créé un scientifique de l'IA qui peut fonctionner 24/7, accélérant considérablement la découverte tout en conservant des normes scientifiques rigoureuses.»
Avec un accès intégré à des ressources allant des pipelines bioinformatiques standard, des outils comme Alphafold de Google, des bases de données organisées et de multiples petits et grands modèles spécialisés en grande langue (LLMS) comme Medgemma, K-dense peuvent également se connecter modulaire à tous les outils disponibles via le Protocol de contextes de modèle (MCP), un protocole universel qui permet aux systèmes AI d'accès et à un logiciel externe coordonné.
Les capacités de K-Dense ont été validées en collaboration avec le professeur David Sinclair, codirecteur du Paul F. Glenn Center for Biology of Aging Research à la Harvard Medical School. Chargé de construire une horloge de vieillissement transcriptomique, K-dense a analysé l'ensemble de données Archs4 de plus de 600 000 profils transcriptomiques, sélectionnant 60 000 échantillons de haute qualité et se concentrant stratégiquement sur 5 000 gènes de plus de 50 000 disponibles. L'analyse a révélé que différents ensembles de transcrits d'ARN deviennent des prédicteurs importants à différents moments de la vie. Les gènes utiles à une étape n'étaient pas pertinents chez les autres, montrant que le vieillissement n'est pas un processus uniforme mais une séquence de programmes biologiques qui nécessitent chacun leur propre modèle prédictif.
«K-dense nous a permis de terminer une étude de recherche entière en quelques semaines seulement, des travaux qui nécessitent généralement des mois ou des années d'analyse d'experts», a déclaré Professeur David Sinclair à la Harvard Medical School. «Il nous a indiqué des marqueurs et des voies qui justifient une étude plus approfondie et nous ont aidés à construire un modèle d'IA unifié pour prédire l'âge biologique. Surtout, il a également fourni une mesure de la fiabilité de ces prédictions, ce qui est essentiel pour les applications scientifiques et n'a pas été disponible dans les approches antérieures de l'IA.»
Les résultats ont été soumis pour l'examen par les pairs et sont disponibles en tant que préimpression biorxiv. Biostate IA valide désormais K-dense avec des dizaines de partenaires de conception, y compris les établissements universitaires, les startups de biotechnologie et les grandes sociétés pharmaceutiques.
« La mise en œuvre de Biostate avec Gemini 2.5 Pro présente le potentiel transformateur de notre modèle pour les défis scientifiques complexes », a déclaré Bikram Singh Bedi, vice-président, Google Cloud Asia Pacific. «Leur approche multi-agents montre comment la coordination intelligente des modèles de langage avancé peut accélérer une véritable découverte scientifique.»
Construit sur Gemini 2.5 Pro de Google Cloud, K-dense a atteint une précision de 29,2% sur Bixbench, (3) le référence en bioinformatique le plus rigoureux de l'industrie, le dépassement des modèles frontaliers, y compris GPT-5 (22,9%), GPT-4O (18%) et Claude 3.5 SENNET (18%).
Depuis la clôture d'une série A de 12 millions de dollars dirigée par Accel plus tôt cette année, Biostate IA a rapidement élargi ses capacités. Les investisseurs antérieurs incluent Dario Amodei (anthropique), Emily Leproust (Twist Bioscience) et Mike Schnall-Levin (10x Genomics). Dans les mois qui ont suivi la série A, la société a terminé le développement de collaborations cliniques denses et initiées avec MGH aux États-Unis ainsi que des partenaires en Chine et en Inde. Cet élan marque le début de la prochaine phase de croissance.
